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侯忠生，金尚泰 著

图书标签:

• 自适应控制
• 无模型控制
• 控制理论
• 现代控制
• 智能控制
• 系统辨识
• 非线性控制
• 优化控制
• 机器人控制
• 过程控制

店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030379931

商品编码：1257246144

包装：平装

丛书名： --

开本：B5

出版时间：2013-06-30

页数：303

字数：381000

正文语种：汉语

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无模型自适应控制——理论与应用
	定价	70.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2016年02月
	开本	16
	作者	侯忠生，金尚泰
	装帧	平装
	页数	320
	字数	381
	ISBN编码	9787030379931

内容介绍

内容提要

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《无模型自适应控制：理论与应用》系统地总结了作者自1994年以来关于无模型自适应控制理论和应用的研究成果。无模型自适应控制是仅利用受控系统的输入输出数据进行控制器的设计和分析，并能实现受控系统的参数自适应控制和结构自适应控制的一种理论与方法。主要内容包括；伪偏导数、伪梯度向量和广义Lipschitz条件等新概念；非线性系统的动态线性化方法；无模型自适应控制；无模型自适应预测控制；无模型迭代学习控制等控制方法；以及相应的稳定性分析和典型的实际应用。同时也包括；无模型自适应控制系统的对称相似结构构想、复杂互联系统的无模型自适应控制、无模型自适应控制与其它控制方法之间的模块化设计、无模型自适应控制的鲁棒性等若干重要问题。

目录

目录

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前言
缩写表
符号对照表

第1章 绪论
1.1 基于模型的控制
1.1.1 建模和辨识
1.1.2 基于模型的控制器设计
1.2 数据驱动控制
1.2.1 数据驱动控制的定义和动机
1.2.2 数据驱动控制方法的被控对象
1.2.3 数据驱动控制理论与方法的必要性
1.2.4 已有数据驱动控制方法的简要综述
1.2.5 数据驱动控制方法总结
1.3 章节概况

第2章 离散时间系统的递推参数估计
2.1 引言
2.2 线性参数化系统的参数估计算法
2.2.1 投影算法
2.2.2 zui小二乘算法
2.3 非线性参数化系统的参数估计算法
2.3.1 投影算法及其改进形式
2.3.2 zui小二乘算法及其改进形式
2.4 小结

第3章 离散时间非线性系统的动态线性化方法
3.1 引言
3.2 SISO离散时间非线性系统
3.2.1 紧格式动态线性化方法
3.2.2 偏格式动态线性化方法
3.2.3 全格式动态线性化方法
3.3 MIMO离散时间非线性系统
3.3.1 紧格式动态线性化方法
3.3.2 偏格式动态线性化方法
3.3.3 全格式动态线性化方法
3.4 小结

第4章 SISO离散时间非线性系统的无模型自适应控制
4.1 引言
4.2 基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制
4.2.1 控制系统设计
4.2.2 稳定性分析
4.2.3 仿真研究
4.3 基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制
4.3.1 控制系统设计
4.3.2 稳定性分析
4.3.3 仿真研究
4.4 基于全格式动态线性化的无模型自适应控制
4.4.1 控制系统设计
4.4.2 仿真研究
4.5 小结

第5章 MIMO离散时间非线性系统的无模型自适应控制
5.1 引言
5.2 基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制
5.2.1 控制系统设计
5.2.2 稳定性分析
5.2.3 仿真研究
5.3 基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制
5.3.1 控制系统设计
5.3.2 稳定性分析
5.3.3 仿真研究
5.4 基于全格式动态线性化的无模型自适应控制
5.4.1 控制系统设计
5.4.2 仿真研究
5.5 小结

第6章 无模型自适应预测控制
第7章 无模型自适应迭代学习控制
第8章 复杂互联系统的无模型自适应控制及控制器模块化设计
第9章 无模型自适应控制的鲁棒性
第10章 控制系统设计的对称相似性
第11章 应用
第12章 结论与展望

《无模型自适应控制：理论与应用》 内容简介 在现代工程和科学领域，许多系统在运行时会展现出动态特性的未知或时变。这些“无模型”系统，由于其内在的复杂性、环境的不可预测性或老化等因素，使得传统的基于精确模型设计的控制器难以直接应用。然而，对这些系统进行有效、鲁棒的控制是至关重要的，因为它们广泛存在于航空航天、机器人、电力系统、生物医学工程乃至化工过程等各个学科。 本书深入探讨了“无模型自适应控制”（Model-Free Adaptive Control, MFAC）这一前沿控制理论。与依赖于系统精确数学模型的传统控制方法不同，MFAC的核心思想在于，即便不了解系统的具体动态方程，也能通过观察系统的输入输出数据，实时地估计和逼近系统的动态行为，并据此动态调整控制器的参数，从而实现对系统性能的持续优化和稳定控制。 本书首先从概念层面阐释了无模型自适应控制的独特之处及其与传统模型参考自适应控制（MRAC）和自适应模型逆控制（AMIC）等方法的区别。它强调了MFAC在无需预先知道系统模型的情况下，利用巧妙的数据采集和算法设计，实现对未知系统动态的“黑箱”式逼近，从而克服了模型不确定性带来的挑战。 接着，本书系统地梳理了MFAC理论的基石——动态线性化（Dynamic Linearisation）。这一核心技术，能够在不依赖显式模型的情况下，利用数据的局部信息，在当前工作点附近将非线性或时变系统等效地表示为线性系统。在此基础上，本书详细介绍了MFAC的几种关键实现方法，包括： 动态增广法（Dynamic Augmentation）：通过对系统状态或输出进行某种形式的动态增广，使得系统在新的状态空间下展现出更易于控制的线性或近似线性特性。 伪偏导数（Pseudo-Partial Derivative, PPD）：这是一种无需计算实际偏导数即可估计系统梯度信息的技术，是MFAC在处理非线性系统时不可或缺的工具。本书将深入讲解PPD的计算原理、收敛性分析以及在不同MFAC算法中的应用。 连续时间MFAC（CT-MFAC）：针对连续时间动力学系统，介绍如何利用数据插值、微分估计等技术，构建连续时间的自适应控制器。 离散时间MFAC（DT-MFAC）：针对离散时间系统，阐述如何利用差分方程和先进的估计算法，设计高效的离散时间MFAC策略。 本书的理论部分并非止步于基础算法的介绍，更深入地探讨了MFAC的关键理论问题，包括： 收敛性分析：详细分析MFAC算法在不同假设下的收敛性质，包括参数收敛、状态收敛以及控制性能的收敛。 鲁棒性设计：研究MFAC在面对外部扰动、传感器噪声以及系统模型未完全匹配时的鲁棒性，并提出相应的鲁棒MFAC设计方法。 性能优化：探讨如何通过调整MFAC的增益、学习率等参数，以及引入更高级的优化准则，来进一步提升系统的控制性能，如响应速度、精度和稳定性。 在理论框架搭建完成后，本书将目光投向MFAC的广泛应用。针对实际工程中遇到的具体问题，本书提供了一系列详实的案例研究和应用实例，涵盖： 机器人控制：讲解如何利用MFAC控制具有复杂动力学和不确定负载的机器人臂，实现精确的轨迹跟踪和力控制。 航空航天：探讨MFAC在无人机、卫星姿态控制中的应用，尤其是在模型变化剧烈或外部干扰严重的情况下。 电力系统：展示MFAC在可再生能源并网、电网稳定性控制等领域的潜力，如何应对风能、太阳能等不确定能源的波动。 智能交通系统：分析MFAC在自动驾驶车辆路径跟踪、交通流优化等方面的可行性。 生物医学工程：介绍MFAC在药物输送系统、假肢控制等方面的创新应用。 在每个应用案例中，本书都详细阐述了如何将MFAC算法映射到具体问题，包括数据采集策略、参数整定方法、仿真验证以及与实际系统的对接考量。同时，本书还对MFAC在解决实际工程问题时可能遇到的挑战，如数据采样率、计算复杂度、安全性等，进行了深入的讨论，并提出了相应的工程化解决方案。 此外，本书也展望了MFAC的未来发展方向，包括： 深度学习与MFAC的融合：探讨如何利用深度学习的强大特征提取和模式识别能力，与MFAC的在线自适应机制相结合，以应对更复杂的非线性系统。 多智能体MFAC：研究在分布式系统中，多个智能体如何利用MFAC进行协同控制和任务分配。 事件触发MFAC：开发基于事件触发机制的MFAC算法，以减少通信和计算资源消耗。 高阶MFAC：拓展MFAC理论，使其能够处理更高阶的系统动态。 通过系统化的理论阐述、深入的数学分析以及丰富多样的应用实例，本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角来理解和掌握无模型自适应控制的精髓。无论您是从事科学研究的学者、工程实践的工程师，还是对前沿控制理论感兴趣的学生，本书都将是您探索未知系统控制奥秘的宝贵资源。它不仅教授一种强大的控制技术，更引领一种全新的、面向实际问题的控制思维方式。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书的书名——[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用——我的内心就涌现出一种强烈的共鸣。在我的学术研究中，模型的获取和精确性一直是制约控制系统性能提升的关键瓶颈。很多现实世界中的系统，其内在的动态规律极其复杂，难以用简单的数学方程来精确描述，甚至会随着时间和环境的变化而发生改变。在这种背景下，“无模型”自适应控制的理念，恰恰击中了这一痛点。我设想，这本书将深入探讨如何跳出对精确模型依赖的思维定式，转而利用系统本身的输入输出数据，以及实时的反馈信息，来设计和调整控制器。我尤其好奇，“自适应”是如何实现的？书中是否会介绍一些基于在线辨识、机器学习或者其他智能算法的方法，使得控制器能够不断学习和适应系统的变化，从而始终保持最优的控制性能？我也非常期待书中能够提供严谨的理论分析，包括稳定性、收敛性和鲁棒性方面的保证。而“应用”部分，则是我最为关注的。我希望能从中看到，这些先进的理论如何在实际工程领域大放异彩，例如在应对复杂工业过程的扰动，或者在提高机器人操作的精度和灵活性等方面。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，我的目光就被牢牢吸引住了。在我看来，模型是传统控制理论的基石，但现实世界中，精确的模型往往是奢侈品。许多工业过程、生物系统，甚至是复杂的机器人系统，其内在的动力学方程都可能难以获得，或者随着运行时间的推移而发生变化。因此，“无模型”的控制思想，对于解决这些实际工程难题，具有极其重要的意义。我非常好奇，这本书将如何构建一个不依赖于精确模型，却能实现有效控制的理论框架。是利用输入输出的实时数据进行学习和辨识？还是通过某种巧妙的算法设计，直接从反馈信号中提取控制信息？而“自适应”更是点睛之笔，它意味着控制器能够不断地适应系统变化，以保持预期的性能。我期待书中能够深入探讨实现这种自适应的机制，例如，是基于某种性能指标的实时优化？还是通过对系统误差的不断修正？我尤其关注书中是否会提供一些在实际工程应用中的具体案例，能够清晰地展示无模型自适应控制在处理高度不确定性和时变系统时的优势，例如在复杂工业流程的优化、无人机集群的协同控制，或是新型材料生产过程的精确调控等领域。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的书名，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，感到非常兴奋。我的研究方向正好涉及到了复杂动态系统的建模和控制，而精确的模型获取一直是其中的一大挑战。很多实际系统，例如生物系统、环境系统，甚至是某些高功率的工业设备，其内在的动力学特性非常复杂，难以用简单的数学方程来精确描述。即使能够建立一个模型，也往往是线性化的，或者只在特定的工作点有效。因此，“无模型”这个概念直接击中了我的痛点。我设想，这本书可能提供了一些全新的视角，来处理那些难以建模的系统。或许它会侧重于数据驱动的控制方法，通过大量地学习系统的输入输出关系，来设计出鲁棒的控制器。而“自适应”更是强调了控制器的灵活性，能够在系统参数漂移或者环境发生变化时，自动地进行调整，以保持系统的稳定性或达到预期的性能。我特别期待书中能够深入探讨理论的严谨性，比如是否有关于稳定性和收敛性的数学证明？同时，我也非常关注其在实际应用中的可行性，例如书中是否提供了具体的算法实现细节，或者在特定工业场景下的成功案例？这对于我将研究成果转化为实际应用具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用——让我联想到了控制理论领域一个极其重要且富有挑战性的方向。长久以来，精确的系统模型一直是许多先进控制策略得以实现的基础，然而在现实世界中，很多系统的模型很难获取，即使获取了也可能随着时间和工况的变化而失效。因此，能够摆脱对精确模型依赖的“无模型”控制策略，一直以来都是研究者们追求的目标。而“自适应”更是锦上添花，意味着控制器能够在系统未知或变化的情况下，自动调整自身参数以维持或优化性能。这本书的书名暗示了它将深入探讨这一极具潜力的理论框架，并将其与实际应用紧密结合。我非常好奇，书中是如何定义“无模型”的？它是否意味着完全不涉及任何形式的模型辨识，而是完全依赖于输入输出数据的实时反馈？又或者，它允许使用一些简化的、非精确的模型来辅助控制？对于“自适应”部分，我希望能看到清晰的收敛性分析和稳定性保证，这对于实际应用来说至关重要。另外，书中是否会涉及到一些新兴的机器学习方法，例如强化学习，来解决无模型自适应控制的问题？我特别期待书中能提供一些典型的应用案例，能够清晰地展示该理论在解决实际工程问题中的优势和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，立刻引起了我极大的兴趣，因为它触及了我长期以来在控制工程领域所面临的一个核心挑战。很多实际系统，尤其是在工业自动化和机器人领域，其动态特性往往极其复杂，并且可能随时间发生显著变化，例如磨损、环境温度的变化，或者不同负载下的操作。在这种情况下，建立一个精确且长久有效的数学模型是一项艰巨的任务，甚至是不可能的。因此，“无模型”自适应控制，如果它真的能够提供一套有效的理论和方法，将是革命性的。我设想，书中可能会深入探讨一些数据驱动的控制策略，例如基于机器学习的控制，或者一些基于系统输出反馈的直接控制方法。而“自适应”部分，则意味着控制器能够实时地监测系统的性能，并在检测到性能下降时，自动地调整控制参数，以恢复甚至优化系统的性能。我特别好奇书中会如何处理系统的稳定性问题，以及如何保证控制器的收敛性，尤其是在没有明确模型信息的情况下。我期待书中能够提供清晰的数学推导，以及一系列精心设计的仿真和实验案例，能够生动地展示该理论在应对复杂和不确定系统时的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名实在太吸引我了，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，光是听着就感觉内容深邃而又实用。“无模型”这三个字就足以勾起我极大的好奇心，因为在很多控制系统中，精确的系统模型往往是难以获取的，甚至是理想化的产物。如果这本书真的能提供一套不依赖于精确模型就能实现自适应控制的理论和方法，那将是多么巨大的突破！我设想，这背后一定蕴含着一套精妙的算法设计和深刻的数学原理。例如，书中是否会深入探讨诸如神经网络、模糊逻辑、或者其他数据驱动的建模方法，来间接或直接地逼近系统的行为？又或者，是否存在某种“黑箱”式的控制策略，能够根据系统的实时反馈自动调整控制律，从而达到预期的性能指标？我特别期待书中能通过大量的实例来验证这些理论的有效性，尤其是在一些实际工程问题中，比如机器人控制、航空航航天、或者过程工业等领域，这些地方模型的不确定性往往是制约性能提升的关键瓶颈。如果书中能够提供清晰的数学推导，并且附带易于理解的算法伪代码，那就太棒了。我甚至可以想象，通过学习这本书，我或许能够解决一些困扰我很久的工程难题，或者在新的研究方向上取得进展。这本书的书名本身就预示着它将填补理论研究和实际应用之间的鸿沟，我对此充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名——[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用——的时候，我的大脑立刻被点燃了。原因很简单，在我的工程实践中，模型的获取和维护一直是控制系统设计中一个非常棘手的问题。很多情况下，我们面对的是一个“黑箱”，只能通过观察输入和输出的变化来推断其内部行为。而“无模型”控制，恰恰是解决这个难题的一条极具潜力的路径。我非常好奇，这本书将如何阐述“无模型”的控制思想。它是否会完全摒弃模型，仅凭输入输出数据来进行控制？或者，它允许使用一些非常简化的、近似的模型？而“自适应”更是关键，它意味着控制器能够随着系统的变化而不断调整，从而始终保持良好的性能。我非常期待书中能够详细介绍实现这种自适应能力的机制，例如，是通过在线辨识系统参数，还是通过某种形式的在线优化来调整控制器？理论部分我希望能够严谨而深入，能够有充分的数学证明来支撑其结论。同时，我也非常看重书中对“应用”的阐述，希望能够看到它在解决实际工程问题中的成功案例，例如在机器人轨迹跟踪、无人驾驶、或者过程控制等领域，这些领域往往对模型的准确性要求很高，而无模型自适应控制则可能提供一种更具鲁棒性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，仿佛是一剂强心针，为我这个在控制理论领域探索多年的研究者注入了新的希望。多年来，我一直被一个核心问题所困扰：如何在缺乏精确系统模型的情况下，设计出鲁棒且高效的控制器？传统的基于模型的控制方法，虽然理论成熟，但在面对高度非线性、时变、或者存在大量不确定性的实际系统时，往往显得力不从心。因此，“无模型”控制，尤其是能够实现“自适应”的控制，一直是我的梦想。我猜测，这本书的核心内容将围绕如何利用系统的输入输出数据，在不建立显式数学模型的前提下，实现对系统行为的有效控制和性能的持续优化。它是否会引入诸如强化学习、模型预测控制的变种，或者一些全新的数据驱动的辨识和控制技术？我非常期待书中能够深入探讨理论的严谨性，例如关于稳定性、收敛性和鲁棒性的数学证明。同时，我也极度渴望看到书中能够提供详实的“应用”章节，通过一些具有代表性的工程实例，来展示无模型自适应控制在解决实际问题中的可行性和优越性，例如在智能电网的负荷预测与调控，或者在复杂生物医学信号处理中的应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的控制工程师，我一直在寻找能够突破传统模型基础控制理论局限性的方法。当我看到这本书的书名“[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用”时，我几乎毫不犹豫地将它加入了我的书单。多年的实践经验告诉我，现实世界中的许多复杂动态系统，其数学模型往往是高度非线性、时变甚至存在未知扰动的。在这种情况下，传统的基于模型的控制器设计方法，如PID控制，虽然在许多简单场景下表现良好，但在面对高度不确定性和复杂性时，其性能会大打折扣，甚至失效。因此，“无模型”这一概念对于我来说，是极具吸引力的。我猜测，这本书可能会引入一些基于学习、辨识或者在线优化思想的方法。或许它会探讨如何利用系统的输入输出数据，在不建立显式数学模型的前提下，设计出能够不断调整控制参数以适应系统变化的控制器。我非常好奇书中会如何处理“自适应”这一关键点，它是通过什么样的机制来检测系统性能的下降，又通过什么样的方式来更新控制器的参数，以恢复甚至提升系统的性能？书中对“理论与应用”的强调也让我颇为振奋，这意味着它不仅会深入剖析背后的数学原理，还会提供切实可行的工程实现方案。我希望能够从中学习到如何处理实际工程项目中的不确定性，例如设备的老化、原材料批次的变化、或者外部环境的干扰等，并找到有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，[按需印刷] 无模型自适应控制理论与应用，仿佛为我打开了一扇通往未知领域的大门。作为一个在控制领域摸爬滚打多年的研究者，我深知模型在传统控制理论中的核心地位。然而，我也屡次在实践中遭遇模型不确定性带来的瓶颈：从难以精确辨识的非线性系统，到参数随时间漂移的动态过程，模型的局限性常常使得理论上的最优控制策略在实际应用中效果大打折扣。因此，“无模型”这个词汇，在我看来，是一种解放，是对传统思维模式的挑战。我猜想，这本书将探索如何跳出对精确模型依赖的藩篱，转而利用系统的实时反馈信息来构建控制策略。那么，如何实现“自适应”呢？是通过某种形式的在线参数估计？还是基于某种性能指标的实时优化？书中或许会介绍一些基于神经网络、模糊逻辑或者其他智能算法的解决方案，它们能够“学习”系统的动态特性，并据此调整控制器的行为。我对书中理论的深度和广度充满了好奇，尤其是关于无模型自适应控制在稳定性保证方面的研究。如果书中能够清晰地阐述其背后的数学原理，并辅以丰富的应用实例，那将是极大的收获。我尤其关注它在处理那些难以建模但又至关重要的系统上的应用，例如在新能源、智能制造等前沿领域的潜力。